Нормативная база АСУП - Основные типы списковых структур

Списковые структуры можно разделить на два основных типа: объектные и признанные.

Объектные ассоциативные структуры имеют древовидный или разветвляющийся характер. Верхний уровень таких структур образует цепной список некоторых объектов, каждый из которых может быть точкой ответвления цепного подсписка (или нескольких подсписков) других объектов. Эти цепные подсписки будут представлять собой второй уровень данной списковой структуры: от них могут ответвляться цепные подсписки третьего уровня и т. д. Поиск объектов в объектных ассоциативных структурах осуществляется путем просмотра сначала цепного списка верхнего уровня и отбора в нем по заданным признакам объектов и ответвляющихся от них подсписков второго уровня. Затем идет просмотр отобранного подсписка второго уровня и отбор в нем уже по другим признакам объектов и ответвляющихся от них подсписков третьего уровня (и т. д. до тех пор, пока не будут исчерпаны либо все уровни структуры, либо заданный набор поисковых признаков).

Признанные структуры, как и объектные, имеют древовидный характер. В общем случае древовидные призначные структуры могут состоять из двух частей: собственно «поискового дерева» и совокупности списков объектов, обладающих определенными значениями признаков. Имеется несколько разновидностей поисковых деревьев. К ним относятся позиционные поисковые деревья, наращиваемые деревья.

Позиционное поисковое дерево имеет следующее строение. В вершине дерева помещается один список, который будет списком верхнего уровня, этот список осуществляет деление всех объектов по одному какому-нибудь признаку. От каждого члена этого списка отходят подсписки второго уровня, соответствующие делению объектов по другому признаку. От членов этих подсписков отходят подсписки третьего уровня, соответствующие делению объектов по третьему признаку, и т. д.

Позиционные поисковые деревья удобно использовать для поиска объектов в тех случаях, когда задается полный набор признаков и порядок расположения этих признаков соответствует порядку построения поискового дерева, т. е. следованию признаков по уровням дерева.

Наращиваемое поисковое дерево формируется в процессе включения в систему новых объектов. При этом набор допустимых значений признаков заранее не фиксируется. Способ наращиваемых поисковых деревьев обеспечивает возможность изменения поисковых деревьев в процессе работы.

Достоинствами наращиваемого поискового призначного дерева являются возможность произвольного деления интервала изменения признака в зависимости от фактического состава поступающих объектов, гибкость использования памяти, что не требует ее предварительного распределения, а также эффективность поиска данных в результате оптимального выбора числа ветвей и уровней в дереве.

Использование способа построения ассоциативно-адресных структур для формирования нормативно-справочных массивов.

Способ построения ассоциативно-адресных структур может быть использован для формирования любых информационных массивов. Пример использования этого способа для формирования массивов НСИ показан в табл. 19.7.

При формировании массивов все данные (показатели) подразделяются на базисные и характеристические. Под базисными показателями понимаются показатели, которые характеризуются, дополняются набором каких-либо данных. Подхарактеристическими показателями понимаются показатели, которые характеризуют какой-либо базисный показатель. Например, такой показатель, как «обозначение детали (сборки)», является базисным показателем по отношению к следующим данным: шифру материала, из которого изготовляется деталь, норме расхода данного материала на данную деталь, размером заготовки для детали и т. п. В то же время перечисленные выше показатели выступают в качестве характеристических по отношению к показателю «обозначение детали (сборки)».

Базисные и характеристические показатели могут быть скомпонованы в один или разные машинные документы. Если набор характеристических показателей характеризует один базисный показатель, то их целесообразно комплектовать в один машинный документ. Такие характеристические показатели называются собственно характеристическими. Например, обозначение (шифр) изделия и план производства на год с разбивкой по кварталам и месяцам.

Если набор характеристических показателей характеризует ряд однотипных базисных показателей, то их целесообразно компоновать в разные машинные документы с установлением между ними адресных связей. Такие показатели назовем типохарактеристическими. Например, типохарактеристический показатель «наименование детали (сборки)» характеризует ряд обозначений деталей (сборок). Так, показатель «корпус» характеризует ряд всевозможных корпусов, имеющих разные конструкторские обозначения (шифры). В этом случае в массиве наименований деталей (сборок) слово корпус будет записано один раз, а в массиве деталей (как и в массиве сборок) рядом с каждым конструкторским обозначением (шифром) корпуса любого вида будет проставлен адрес этого слова в массиве наименований. Тем самым достигается значительная экономия памяти.

Машинные документы могут быть как постоянной, так и переменной длины и компонуются, как правило, из базисного показателя, собственно характеристических показателей и адресов связи к типохарактеристическим показателям.

В документах переменной длины базисный показатель выступает в роли заголовка, а собственно характеристические показатели и адреса связи к типохарактеристическим показателям располагаются ниже в виде последовательно повторяющейся цепи i-гoколичества поддокументов. Переменная длина документа возникает именно из-за того, что количество поддокументов колеблется от 1 до п. Причем каждое предприятие должно установить максимальное значение п для каждого типа переменного документа. Каждый документ переменной длины должен содержать признак начала и конца документа, а каждый поддокумент — адрес к следующему поддокументу в цепи или признак конца документа.

В некоторых случаях собственно характеристические показатели могут комплектоваться в самостоятельный массив отдельно от базисного показателя с установлением между массивами адресов связи. Это необходимо делать тогда, когда периодичность использования указанных собственно характеристических показателей мала по сравнению с периодичностью использования базисного показателя. Опыт показывает, что такое разделение целесообразно делать в том случае, если величина отношения периодичности использования

базисного показателя к периодичности использования характеристического показателя равна 1/7.

Особо следует остановиться на организации массивов состава изделия, сборок, деталей. Эти массивы представляют списки соответственно изделии, сборок и деталей. Причем каждое изделие, сборка или деталь с соответствующими им собственно характеристическими показателями заносятся в список один раз независимо от того, куда и в каком количестве они входят. Массив применяемости является связующим. С помощью массива имеется возможность отвечать на следующие вопросы: какое изделие из каких деталей и сборок состоит, какова применяемость этих деталей и сборок в изделии, в какие изделия (сборки) входит любая деталь (сборка) и в каком количестве?

Если задано изделие А и необходимо определить, какие детали и сборки и в каком количестве в него входят, то, отыскав в массиве изделий документ с обозначением изделия А и обратившись по адресу в массив применяемости, найдем адреса и количество сборок (деталей), входящих в изделие на высшей ступени вхождения, т. е. на стадии сборки. Обратившись по найденным адресам в массив сборок (деталей), найдем обозначение этих сборок (деталей). Каждое найденное обозначение сборки имеет адрес к массиву применяемости, обратившись к которому, найдем адреса и количество подсборок (деталей), входящих в каждую сборку.